DETR

DETR系列：RT-DETR实战部署

上篇文章介绍RT-detr的论文内容（RT-DETR论文解析），本篇文章介绍算法复现、tensorRT加速、python代码部署tensorRT测试单张图片或文件夹。
CV一闪一闪亮晶晶·2023-07-27 03:23

百度提出的RT-DETR：DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection目标检测论文翻译

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf摘要：最近，基于端到端Transformer的检测器（DETRs）已经取得了显著的性能。然而，DETRs的高计算成本问题尚未得到有效解决，限制了它们的实际应用，并阻止它们充分利用无后处理的优点，例如非最大值抑制（NMS）。本文首先分析了现代实时目
guanshanjushi2·2023-07-27 03:52

RT-DETR一探究竟！

来看看百度飞桨的PaddleDetection团队提出的RT-DETR究竟强在哪里。
自动驾驶之心·2023-07-27 03:21

超强检测RT-DETR | Python/C++ 保姆级部署教程，从入门到精通！

作者|派派星编辑|CVHub点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述！Title:DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetectionPaper:https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdfCod
自动驾驶之心·2023-07-27 03:21

RT-DETR原理与简介（干翻YOLO的最新目标检测项目）

概述与简介RT-DETR是一种实时目标检测模型，它结合了两种经典的目标检测方法：Transformer和DETR（DetectionTransformer）。
阿利同学·2023-07-27 03:51

DETR系列：RT-DETR（一） 论文解析

论文：《DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection》2023.4DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf源码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/config
CV一闪一闪亮晶晶·2023-07-27 03:50

【ICCV2023】ARS-DETR: Aspect Ratio Sensitive Oriented Object Detection with Transformer

ARS-DETR:AspectRatioSensitiveOrientedObjectDetectionwithTransformer,ICCV2023论文：https://arxiv.org/abs/
m0_61899108·2023-07-25 17:45

书接上文——DETR评估可视化

在上一篇文章中，详细记录了如何使用官方开源的DETR项目开发训练自己的数据集，有详细的教程，感兴趣可以看下：《DETR(DEtectionTRansformer)基于自建数据集开发构建目标检测模型超详细教程
Together_CZ·2023-07-23 18:10

Pytorch 实现position embedding位置编码(三)——DETR中的位置编码(2d的绝对位置编码)(PositionEmbeddingSine正余弦位置编码)

DETR的positionembedding是PositionEmbeddingSine()，它就叫做正余弦位置编码，没有PositionEmbeddingCos的写法是借鉴自ImageTransformer
hxxjxw·2023-07-23 18:10

DETR的位置编码

首先，致谢知乎vincentDETR论文详解DETR中有这样一个类和一个包装函数classNestedTensor(object):def__init__(self,tensors,mask:Optional
越来越胖的GuanRunwei·2023-07-23 16:19

目标检测中，DETR方法为何class设置为91+1，DINO中为91

基于DEtectionTRansformer的DETR框架https://github.com/facebookresearch/detr因为end-to-end，无需后处理等优点，逐渐得到青睐。
Lethe♪·2023-07-20 05:24

DETR (DEtection TRansformer)基于自建数据集开发构建目标检测模型超详细教程

目标检测系列的算法模型可以说是五花八门，不同的系列有不同的理论依据，DETR的亮点在于它是完全端到端的第一个目标检测模型，DETR（DetectionTransformer）是一种基于Transformer
Together_CZ·2023-07-19 22:02

清华、IDEA、港中文联合发表的 DQ-DETR: Dual Query Detection Transformer for Phrase Extraction and Grounding论文阅读笔记

清华、IDEA、港中文联合发表的DQ-DETR:DualQueryDetectionTransformerforPhraseExtractionandGrounding论文阅读笔记一、Abstract二
乄洛尘·2023-07-18 11:50

百度 RT-DETR : 在实时目标检测上击败所有 YOLO ！

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection最近，基于端到端的Transformer检测器（DETRs）取得了显著的性能。然而，DETRs的高计算成本问题尚未得到有效解决，这限制了它们的实际应用，并阻碍了其充分利用无后处理的优势，如非最大抑制（NMS）。在本文中，我
迪菲赫尔曼·2023-07-16 20:03

跑通detr时，遇到ModuleNotFoundError: No module named ‘pycocotools‘

ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘pycocotools’环境：win11之前已经在windows上和ubuntu上安装detr的环境，能够训练和推理。
骨子带刺·2023-07-16 16:57

DETR几个知识点

DETR过程DETR训练过程：匈牙利匹配过程是不更新梯度的DETR推理过程：不用匈牙利算法，最后每个框的置信度超过阈值（0.7）就显示，否则不显示
白蜡虫可·2023-07-15 23:55

DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries目的本文提出了一个仅使用2D信息的，3D目标检测网络，并且比依赖与密集的深度预测或者
SugerOO·2023-07-15 21:21

PETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection

PETR:PositionEmbeddingTransformationforMulti-View3DObjectDetection作者单位旷视目的DETR3D中2D->3D过程存在的问题：预测的参考点坐标可能不准确
SugerOO·2023-07-15 21:51

深度学习（29）—— DETR

深度学习（29）——DETRDETR代码欢迎光临Jane的GitHub：在这里等你看完YOLO之后，紧接着看了DETR。
柚子味的羊·2023-07-15 04:40

MMDet3D——可视化库：3D Lidar Boxes坐标投影到Image上并可视化

本代码适用于mmdet3d默认生成的pkl获取到的数据，并使用类似于DETR3Dpipline的代码。
Irving.Gao·2023-07-14 23:59

利用DETR模型实现Gaze Tracking

在本文中，我们将探讨如何利用DETR（DetectionTransformer）模型实现高效准确的注视追踪。DETR模型是一种基于Transformer架构的目标检测模型，由FacebookA
网创学长·2023-07-14 13:15

【计算机视觉】MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练

文章目录一、导读二、逐像素分类和掩码分类的区别2.1逐像素分类2.2掩码分类2.3区别三、DETR四、MaskFormer五、MaskFormer用于语义和实例分割六、总结一、导读目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务
旅途中的宽~·2023-07-14 11:01

Dynamic MDETR: A Dynamic Multimodal Transformer Decoder for Visual Grounding 论文阅读笔记

引言三、相关工作3.1视觉定位3.2多模态Transformer3.3有效的Transformers四、DynamicMDETR4.1预备知识4.1.1MultimodalTransformer4.1.2DETR
乄洛尘·2023-07-14 03:39

论文解读：End-to-End Object Detection with Transformers

发表时间：2020论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf项目地址：https://github.com/facebookresearch/detr提出了一种将对象检测视为集合预测问题的新方法
万里鹏程转瞬至·2023-06-23 22:39

基于Transformer的DETR的注意力权重可视化，非CAM可视化技术

所以，本文章提供一套基于DETR的可视化代码。注意：本文章为了贯彻简洁高效的思想，没有对源代码做任何的改动，仅仅添加了两个py文件对图像进行检测和可视化操作。
Flying Bulldog·2023-06-23 05:54

AI绘画能力的起源：从VAE、扩散模型DDPM、DETR到ViT/MAE/Swin transformer

前言2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如2014R-CNN2015FastR-CNN、FasterR-CNN2016YOLO、SSD2017MaskR-CNN、YOLOv22018YOLOv3随着2019CenterNet的发布，特别是2020发布的D
v_JULY_v·2023-06-22 08:26

DETR 系列有了新发现？DETRs with Hybrid Matching 论文阅读笔记

DETR系列有了新发现？
乄洛尘·2023-06-19 02:27

AI算法创新赛-人车目标检测竞赛总结04

相关工作当前流行的目标检测算法主要分为三种，一阶段算法：SSD，FCOS，Scaled，YOLO系列等；二阶段算法：Faster-RCNN，MaskR-CNN，CascadeR-CNN等；Transformer系列算法：DETR
算能开发者社区·2023-06-18 01:24

DINO-DETR匈牙利匹配与加噪过程学习记录

今天再来回顾一下DINO中匈牙利匹配与损失函数部分，该部分大致与DETR相似，却又略有不同。为了查看数据方便，博主将num_query改为20，max_select值也为20。
彭祥.·2023-06-18 01:19

RT-DETR论文解读与代码

DETR很好的解决了后处理对于模型的限制，却受限于Transformer巨大的计算量，无法发
樱花的浪漫·2023-06-16 02:28

DETR模型转RKNN

请关注评论一下1.前言RKNN出最新版本了，测试了一下，rk在transformer方面做了很多的工作，至少之前不能转的模型，现在可以在fp16上面运行了，在测试int8的时候还是有误差，以往后面优化吧，这一篇是DETR
呆呆珝·2023-06-15 16:59

RT-DETR量化无损压缩优秀实战

RT-DETR模型是飞桨目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。其是一种基于DETR架构的端到端目标检测器，在速度和精度上均取得了SOTA性能。
飞桨PaddlePaddle·2023-06-14 21:58

RT-DETR量化无损压缩优秀实战

RT-DETR模型是飞桨目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。其是一种基于DETR架构的端到端目标检测器，在速度和精度上均取得了SOTA性能。
飞桨PaddlePaddle·2023-06-14 21:28

超越YOLOv8，飞桨推出精度最高的实时检测器RT-DETR！

众所周知，实时目标检测(Real-TimeObjectDetection)一直由YOLO系列模型主导。飞桨在去年3月份推出了高精度通用目标检测模型PP-YOLOE，同年在PP-YOLOE的基础上提出了PP-YOLOE+。后者在训练收敛速度、下游任务泛化能力以及高性能部署能力方面均达到了很好的效果。而继PP-YOLOE提出后，MT-YOLOv6、YOLOv7、DAMO-YOLO、RTMDet等模型先
·2023-06-14 18:47

RT-DETR量化无损压缩优秀实战

RT-DETR模型是飞桨目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。其是一种基于DETR架构的端到端目标检测器，在速度和精度上均取得了SOTA性能。
·2023-06-14 18:21

Detr空间注意力热图及语义注意力热图可视化

文章目录前言完整代码GitHub链接附录：可视化resnet50最后一层特征图前言 之前一直比较好奇ConditionalDetr中如何可视化各个头部的空间注意力热图的，于是，本人尝试在Detr基础上实现了一个
武乐乐~·2023-06-13 07:46

【AIGC】12、DINO | 针对 DETR-like 检测器的提升

文章目录一、背景二、方法2.1ContrastiveDeNoisingTraining2.3MixedQuerySelection2.4LookForwardTwice三、效果论文：DINO:DETRwithImprovedDeNoisingAnchorBoxesforEnd-to-EndObjectDetection代码：https://github.com/IDEACVR/DINO出处：香港大
呆呆的猫·2023-06-09 11:25

Transformer【ViT】

VisionTransformer（VIT）模型的复现详解计算机视觉中的transformer模型创新思路总结_TomHardy的博客-CSDN博VisionTransformer详解ViT前处理网络结构整体思想目标检测DETR
太简单了·2023-06-08 16:15

代码阅读-deformable DETR （三）

这一篇我们来分析一下将multi-scaledeformableattention取代self-attention的transformer的构造。首先来看一下编码器部分EncoderclassDeformableTransformerEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model=256,d_ffn=1024,dropout=0.1,activat
熙熙江湖·2023-06-06 23:02

DN-DETR 论文笔记

DN-DETR:AccelerateDETRTrainingbyIntroducingQueryDeNoisingDN-DETR:AccelerateDETRTrainingbyIntroducingQueryDeNoisingDN-DETR
什度学习·2023-04-21 11:40

DN-Detr环境配置

前言官方代码：https://github.com/IDEA-opensource/DN-DETR官方论文：https://arxiv.org/abs/2203.01305一、创建一个新的环境：condacreate-ndn_detrpython
..Severus·2023-04-21 11:39

DAB-DETR代码学习记录之模型解析

DAB-DETR是吸收了Deformable-DETR，Conditional-DETR，Anchor-DETR等基础上完善而来的。其主要贡献为将query初始化为x,y,w,h思维坐标形式。
彭祥.·2023-04-21 11:09

Windows环境下调试DAB-DETR与Deformable-DETR

先前都是在服务器上运行DETR的相关程序，服务器使用的是Linux，所以运行较为简单，但如果想要简单的debug的话就没必要使用服务器了，今天便来在Winodws环境下调试DETR类项目，这里以Deformable-DETR
彭祥.·2023-04-21 11:08

DN-DETR

主要是引入了去噪（class、bbox重建）的辅助任务在Decoder部分，除了anchor的embedding，还加入了带噪声的bbox和class，比如gt_bbox是(x,y,h,w)，加噪声可以有很多种方式，比如变成(x+Δx,y+Δy,h+Δh,w+Δw)(x+\Delta{x},y+\Delta{y},h+\Delta{h},w+\Delta{w})(x+Δx,y+Δy,h+Δh,w+
Rainylt·2023-04-21 11:08

【深度学习】DN-DETR：引入去噪训练以加速收敛

本文来自社区投稿，作者CW原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/578548914前言：本文介绍将为大家介绍一个目标检测模型——DN-DETR，其最大亮点是在训练过程中引入了去噪
风度78·2023-04-21 11:05

DN-DETR源码学习记录

DN-DETR是在DAB-DETR的基础上完成的，DN-DETR的作者认为导致DETR类模型收敛慢的原因在于匈牙利匹配所导致的二义性，即匈牙利算法匹配的离散性和模型训练的随机性，导致ground-truth
彭祥.·2023-04-21 11:03

DETR【论文阅读】

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers1.Introduction发表：ECCV2020影响：在目标检测上使用了一种全新的架构，是里程碑式的工作。简单优雅统一的结构，不再依赖于人的先验知识（anchor生成，nms），只需CNN和transformer。解决问题：正如标题所说的，使用transformer做端到端的目标检测。之前的方法并不是端到端的，需要
hei_hei_hei_·2023-04-20 22:22

GroupDETRv2的学习笔记

1.GroupDETRv2[paper]GroupDETRv2是有百度提出的DETR类目标检测模型；此种模型的最高精度为64.5mAP(paper)，我们本来是准备复现这个模型的，但是，GroupDETRv2
songyuc·2023-04-20 12:47

RT-DETR的学习笔记

1.复现训练流程1.1环境要求paddlepaddle-gpu==2.3.2============Summary============Driver:NotSelectedToolkit:Installedin/usr/local/cuda-10.2/Samples:Installedin/root/,butmissingrecommendedlibrariesPleasemakesuretha
songyuc·2023-04-20 12:47

【win11环境编译安装deformable Detr的MultiScaleDeformableAttention模块】

MicrosoftVisualC++14.0isrequired.1.CompilingCUDAoperators2.安装BuildToolsforVisualStudio3.安装合适的cuda4.编译1.CompilingCUDAoperatorscd./models/opssh./make.sh#unittest(shouldseeallcheckingisTrue)pythontest.py
漠北尘-Gavin·2023-04-19 01:50
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